Бид панда өгөгдлийн хүрээ ашиглан задалсан объектын мэдээллийг хэрхэн хүснэгт хэлбэрээр зохион байгуулах вэ?
Google Vision API-ийн тусламжтайгаар дүрсний нарийвчилсан ойлголт, объект илрүүлэх контекст дэх панда өгөгдлийн хүрээг ашиглан задалсан объектын мэдээллийг хүснэгт хэлбэрээр зохион байгуулахын тулд бид алхам алхмаар үйл явцыг дагаж болно. Алхам 1: Шаардлагатай номын санг импортлох Эхлээд бид даалгавартаа шаардлагатай номын сангуудыг импортлох хэрэгтэй. Энэ тохиолдолд,
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/GVAPI Google Vision API, Нарийвчилсан зураглалыг ойлгох, Объект илрүүлэх, Шалгалтын тойм
Бид криптовалютын өгөгдөл агуулсан олон CSV файлыг нэг DataFrame-д хэрхэн нэгтгэх вэ?
Криптовалютын өгөгдөл агуулсан олон CSV файлыг нэг DataFrame болгон нэгтгэхийн тулд бид Python дээрх панда номын санг ашиглаж болно. Pandas нь өгөгдөл боловсруулах, дүн шинжилгээ хийх хүчирхэг чадамжийг өгдөг бөгөөд энэ нь энэ ажилд хамгийн тохиромжтой сонголт юм. Эхлээд шаардлагатай номын сангуудыг оруулж ирэх хэрэгтэй. Бид өгөгдөл болон үйлдлийн системтэй ажиллахын тулд панда импортлох болно
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, Python, TensorFlow, Keras-тай EITC/AI/DLPTFK Deep Learning, Давтан мэдрэлийн сүлжээ, Криптовалютыг урьдчилан таамаглах RNN-ийн танилцуулга, Шалгалтын тойм
Өгөгдлийн фреймээс файл руу өгөгдлийг бичихэд ямар алхамууд ордог вэ?
Өгөгдлийн фреймээс файл руу өгөгдлийг бичихийн тулд хэд хэдэн алхамыг хийх шаардлагатай. Гүнзгий суралцах, Python, TensorFlow программтай чатбот үүсгэх, өгөгдлийн санг ашиглан өгөгдлийг сургах ажлын хүрээнд дараах алхмуудыг хийж болно: 1. Шаардлагатай сангуудыг импортлох: Шаардлагатай номын сангуудыг импортлох замаар эхлүүлнэ.
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, TensorFlow ашиглан EITC/AI/DLTF гүнзгийрүүлэн судлах, Гүнзгий мэдлэг, Python, TensorFlow ашиглан чатбот үүсгэх, Сургалтын өгөгдөлд зориулсан мэдээллийн сан, Шалгалтын тойм
Бид өгөгдлийн хүрээн дэх "last_unix" хувьсагчийн утгыг сүүлийн "UNIX"-ийн утга руу хэрхэн шинэчлэх вэ?
"Last_unix" хувьсагчийн утгыг өгөгдлийн хүрээн дэх сүүлийн "UNIX"-ийн утга болгон шинэчлэхийн тулд бид Python болон Pandas номын санг ашиглан алхам алхмаар үйл явцыг дагаж болно. Эхлээд шаардлагатай номын сангуудыг оруулж ирэх хэрэгтэй. Бид Pandas номын санг pd хэлбэрээр импортлох болно: python пандаг pd хэлбэрээр импортлох Дараа нь бидэнд хэрэгтэй
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, TensorFlow ашиглан EITC/AI/DLTF гүнзгийрүүлэн судлах, Гүнзгий мэдлэг, Python, TensorFlow ашиглан чатбот үүсгэх, Сургалтын өгөгдөлд зориулсан мэдээллийн сан, Шалгалтын тойм
Сургалтын мэдээллийг бий болгоход шаардлагатай номын сангуудыг хэрхэн импортлох вэ?
Python болон TensorFlow ашиглан гүнзгий суралцах боломжтой чатбот үүсгэхийн тулд сургалтын өгөгдөл үүсгэхэд шаардлагатай номын санг импортлох нь чухал юм. Эдгээр сангууд нь чатбот загварыг сургахад тохиромжтой форматаар өгөгдлийг урьдчилан боловсруулах, удирдах, зохион байгуулахад шаардлагатай хэрэгсэл, функцээр хангадаг. Гүнзгий суралцах үндсэн номын сангийн нэг
Энэ зааварт ямар номын санг ашиглах вэ?
Kaggle тэмцээнд уушгины хорт хавдрыг илрүүлэхэд зориулсан 3 хэмжээст мэдрэлийн сүлжээ (CNN)-ийн талаарх энэхүү зааварт бид хэд хэдэн номын санг ашиглах болно. Эдгээр номын сангууд нь гүнзгий суралцах загваруудыг хэрэгжүүлэх, эмнэлгийн дүрслэлийн өгөгдөлтэй ажиллахад зайлшгүй шаардлагатай. Дараах номын сангуудыг ашиглана: 1. TensorFlow: TensorFlow нь нээлттэй эхийн гүн гүнзгий суралцах түгээмэл программ юм.
Python ашиглан эхнээс нь SVM үүсгэхэд шаардлагатай номын сангууд юу вэ?
Python ашиглан эхнээс нь дэмжих вектор машин (SVM) үүсгэхийн тулд хэд хэдэн шаардлагатай номын сангуудыг ашиглаж болно. Эдгээр сангууд нь SVM алгоритмыг хэрэгжүүлэх, машин сургалтын янз бүрийн даалгавруудыг гүйцэтгэхэд шаардлагатай функцуудыг хангадаг. Энэхүү цогц хариултанд бид SVM үүсгэхэд ашиглаж болох гол сангуудын талаар ярилцах болно
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, Python ашиглан EITC/AI/MLP Machine Learning, Дэмжлэгийн вектор машин, Эхнээс нь SVM үүсгэх, Шалгалтын тойм
Python дээр хамгийн ойрын хөршүүдийн K алгоритмыг хэрэгжүүлэхийн тулд ямар номын санг импортлох шаардлагатай вэ?
Python-д хамгийн ойрын хөрш (KNN) алгоритмыг машин сургалтын даалгаварт хэрэгжүүлэхийн тулд хэд хэдэн номын санг импортлох шаардлагатай. Эдгээр номын сангууд нь шаардлагатай тооцоо, үйлдлүүдийг үр дүнтэй гүйцэтгэхэд шаардлагатай багаж, функцээр хангадаг. KNN алгоритмыг хэрэгжүүлэхэд түгээмэл хэрэглэгддэг гол сангууд нь NumPy, Pandas, Scikit-learn юм.
Хамгийн сайн тохирох налууг тооцоолохын тулд Python-д ямар модулийг импортлох шаардлагатай вэ?
Python-д хамгийн сайн тохирох налууг тооцоолохын тулд шугаман регресс хийх, хамгийн сайн тохирох шугамын налууг тодорхойлоход шаардлагатай функцуудыг хангадаг хэд хэдэн модулийг импортлох шаардлагатай болно. Эдгээр модулиудад numpy, pandas, scikit-learn орно. 1. Numpy: Numpy бол Python хэл дээрх шинжлэх ухааны тооцооллын үндсэн багц юм. Энэ нь дэмжлэг үзүүлдэг
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, Python ашиглан EITC/AI/MLP Machine Learning, Програмчлалын машиныг сурах, Хамгийн сайн тохирох налууг програмчлах, Шалгалтын тойм
Python дээр регрессийн шинжилгээ хийхэд ямар санг суулгах шаардлагатай вэ?
Python дээр регрессийн шинжилгээ хийхийн тулд хэд хэдэн шаардлагатай номын сангуудыг суулгах шаардлагатай. Эдгээр сангууд нь регрессийн шинжилгээний даалгаварт шаардлагатай чухал хэрэглүүр, функцуудыг хангадаг. Энэ хариултанд бид Python-д регрессийн шинжилгээ хийхэд ашигладаг гол сангуудыг судалж, тэдгээрийн функц, хэрэглээг хэлэлцэх болно. 1. NumPy: NumPy нь a
- 1
- 2